| 基于小波变换与SVM的ADHD病人分类 |
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| 引用本文： | 谭颖,张涛,谭睿,沈小涛,校景中. 基于小波变换与SVM的ADHD病人分类[J]. 电子科技大学学报(自然科学版), 2015, 44(5): 789-794. DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.025 |
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| 作者姓名： | 谭颖 张涛 谭睿 沈小涛 校景中 |
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| 摘 要： | 提出基于小波变换的特征提取方法对ADHD病人进行分类研究。采用115名ADHD-200的竞赛静息态功能磁共振数据,首先提取了90个脑区的平均时间序列信号,然后利用小波变换多分辨率分析特性对信号进行3层分解;计算了各个尺度下小波系数的能量值,对能量值进行归一化处理后,将其作为分类特征向量;最后结合SVM分类器采用留一交叉验证法对ADHD病人进行分类。结果表明该方法有助于ADHD病人的分类与诊断。
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| 关 键 词： | 注意缺陷与多动 支持向量机 机器学习 小波变换 |
Classification Based Wavelet Translate and SVM in the ADHD |
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